VoiceScan Lab
내 목소리,
하나의 지도로
펼쳐지다.

전체 음역에 걸쳐 목소리가 어떻게 움직이는지 분석하고, 지금 어디에 있는지, 무엇이 발목을 잡는지, 어디로 나아가야 하는지를 명확한 리포트로 돌려드립니다.

↓
귀에서 데이터로

수 세기 동안 목소리는 귀로 판단되어 왔습니다.

수 세기 동안 노래하는 목소리는 귀로 판단되어 왔습니다. VoiceScan은 그 전문가의 귀를 가수의 언어를 잃지 않으면서 객관적이고 반복 가능하며 비교할 수 있는 측정값으로 바꿉니다.

4보컬 구간
1가이드 녹음, 단 몇 분
4관찰된 메커니즘
∞시간에 따른 비교
대상별 안내

하나의 리포트, 세 가지 활용법.

마이크 앞에서 녹음하는 가수
예시
낮은 흉성
균형
높은 흉성
연습 구간
중성
균형
중고음
주의

구간별로 보는 내 목소리 — 내 언어로, 퍼센트나 파라미터 없이.

가수

더 이상 감으로만 노래하지 마세요

음역의 어느 부분에서 뭔가 달라지는 걸 느끼지만 — 목소리가 조여지거나, 새어 나가거나, 밝기를 잃거나 — 정확히 어디에서 왜 그런지는 모릅니다. VoiceScan은 전체 음역에 걸쳐 목소리를 녹음하고, 어디에서 균형 있게 울리고 어디에서 버티고 있는지를 전문 용어 없이 내 언어로 설명한 구간별 지도로 돌려드립니다.

  • 어느 구간에서 목소리가 자연스럽게 흐르고 어느 구간에서 긴장되는지 명확한 이름으로 확인합니다.
  • 가수의 언어로 쓴 보컬 구간별 리포트를 받습니다.
  • 오늘의 목소리와 한 달 뒤의 목소리를 비교해 발전을 확인합니다.
  • 짐작하는 대신 어디에 연습을 집중해야 할지 압니다.
수업 중인 성악 교사
예시
이전
낮은 흉성높은 흉성중성중고음
녹음 후
낮은 흉성높은 흉성중성중고음

같은 학생의 두 세션: 구간별로 보이는 발전.

교사와 보컬 코치

데이터로 가르치세요

선생님의 귀는 이미 학생의 목소리에 무슨 일이 일어나는지 알고 있습니다. 어려운 것은 그것을 보여 주고 발전하고 있음을 증명하는 일입니다. VoiceScan은 그 전문가의 귀를 수업에서 보여 주고, 저장하고, 세션마다 비교할 수 있는 객관적인 이미지로 바꿉니다. 선생님의 판단은 뒷받침되고, 발전은 눈에 보입니다.

  • 선생님이 이미 듣고 있는 것을 눈에 보이게 만들어 학생에게 보여 줍니다.
  • 객관적이고 반복 가능한 기준으로 판단을 뒷받침합니다.
  • 기억에 의존하지 않고 세션 간 성장을 측정합니다.
  • 꼭 필요한 곳에 수업을 집중합니다.
녹음 스튜디오
예시
낮은 흉성높은 흉성중성중고음
노래하는 목소리, 전체 음역 지속음, 한 지점

VoiceScan은 방향을 제시할 뿐이며 의료 전문가의 평가를 대신하지 않습니다.

언어치료사와 음성 전문의

임상과 노래를 잇는 다리

노래하는 목소리는 지속음 하나가 아니라 전체 음역에 걸쳐 쓰입니다. VoiceScan은 노래하는 목소리의 음향 분석을 제공하여 선생님의 평가를 보완하고 시간에 따른 객관적인 추적을 돕습니다. 임상과 발성 교육학 사이의 공통 언어입니다.

  • 전체 음역에 걸친 노래하는 목소리의 음향 분석.
  • 임상과 노래를 잇는 공통 언어의 다리.
  • 세션마다 이어지는 객관적인 성장 추적.
  • 선생님의 일을 보완할 뿐, 대신하지 않습니다.
과정

이용 방법

휴대폰으로 보컬 스케일을 녹음하는 모습

녹음

내 음역에 맞춘 가이드 스케일 하나. iPhone으로(Android: 곧 지원), 또는 다이내믹 마이크와 오디오 인터페이스를 연결한 컴퓨터로 녹음합니다.

목소리 음향 분석

분석

음향학과 인공지능이 귀로는 들을 수 없는 것을 듣습니다.

구간별 리포트를 이해하는 가수

이해

알기 쉬운 언어로 쓴 보컬 구간별 리포트.

VoiceScan과 함께 성장하는 목소리 커뮤니티

성장

반복하고, 비교하고, 발전을 확인하세요.

처음으로, 가수가 선생님이 듣는 것을 볼 수 있습니다.
VoiceScan Lab 아나그램으로 표현한 4개의 보컬 구간
4개의 구간

하나의 지도, 네 개의 구간, 그 사이의 다리.

목소리를 4층 건물이라고 상상해 보세요. 아래층에는 낮은 흉성과 높은 흉성, 가운데에는 중성(미드 보이스), 맨 위에는 중고음이 있습니다. 높은 흉성과 중성 사이에는 파사지오, 즉 많은 목소리가 “꺾이는” 다리가 있습니다. VoiceScan은 이 네 층을 두루 살피며 구간마다 목소리가 어떻게 움직이는지, 각 구간에서 무엇을 연습하면 좋은지 알려 줍니다.

예시 구간별 리포트

각 구간에서 목소리는 이렇게 반응했습니다

구간마다 세 가지 핵심 요소가 어떻게 나타났는지 보여 드립니다. 성대가 맞닿는 힘, 소리의 선명도, 그리고 올라갈 때의 근육 균형입니다.

1 2 3 4
5 6 7 8
첫 번째 다리
9 10 11 12
두 번째 다리
현재 나의 한계 13
14 15 16

구간 1 · 낮은 흉성

균형

구간 2 · 높은 흉성

균형

구간 3 · 중성

약간 조임

구간 4 · 초고음

약간 조임

구간 1 · 낮은 흉성 · 스케일 1-4

균형
85/100

“약간의 아쉬움은 있지만 좋은 컨트롤.”

받쳐 주는 점: 꺾임 없이 선명하고 안정적인 소리.

보완할 점: 올라갈수록 성대 폐쇄가 조금 부족해집니다.

폐쇄의 힘
약간 빠듯함
소리의 선명도
탁월함
메커니즘 전환
고르게 분배됨
구간 기술 정보

시스템 분류

안정성
일관성

추출된 파라미터

배음 스펙트럼

공명

열림
혀의 위치
소리의 위치
밝기

구간 2 · 높은 흉성 · 스케일 5-8

균형
85/100

“두 번째 층으로의 이동을 잘 유지합니다.”

받쳐 주는 점: 올라가도 음색이 밝게 유지됩니다.

보완할 점: 구간 끝 무렵에는 호흡이 조금 풀리는 느낌이 있습니다.

폐쇄의 힘
잘 조절됨
소리의 선명도
매우 좋음
메커니즘 전환
약간 빠듯함
구간 기술 정보

시스템 분류

안정성
일관성

추출된 파라미터

배음 스펙트럼

공명

열림
혀의 위치
소리의 위치
밝기

구간 3 · 중성 · 스케일 9-12

약간 조임
69/100

“첫 번째 다리가 더 많은 것을 요구합니다.”

받쳐 주는 점: 목소리의 색깔을 잃지 않고 이 구간에 도달합니다.

보완할 점: 첫 번째 다리를 건널 때 폐쇄가 긴장되고 소리가 조여집니다.

폐쇄의 힘
약간 긴장됨
소리의 선명도
좋음
메커니즘 전환
급격함
구간 기술 정보

시스템 분류

안정성
일관성

추출된 파라미터

배음 스펙트럼

공명

열림
혀의 위치
소리의 위치
밝기

구간 4 · 초고음 · 스케일 13-16

약간 조임
43/100

“여기가 현재 나의 한계입니다.”

받쳐 주는 점: 스케일 13까지 의도를 가지고 도달합니다.

보완할 점: 두 번째 다리에서는 아직 소리를 내보내기 전에 호흡을 더 유지해야 합니다.

폐쇄의 힘
새어 나감
소리의 선명도
불규칙함
메커니즘 전환
미측정
구간 기술 정보

시스템 분류

안정성
일관성

추출된 파라미터

배음 스펙트럼

공명

열림
혀의 위치
소리의 위치
밝기
엄밀한 과학

VoiceScan은 독립적인 과학적 검증을 진행하고 있습니다

국제 교사 패널과 학술 협력을 바탕으로 합니다.

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문의

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